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使用稳态系统和粒群优化算法进行基因调控网络推断
引用本文:应文豪,王士同.使用稳态系统和粒群优化算法进行基因调控网络推断[J].计算机应用与软件,2009,26(3).
作者姓名:应文豪  王士同
作者单位:1. 江南大学信息工程学院,江苏,无锡,214122常熟理工学院计算机科学与工程学院,江苏,常熟,215500
2. 江南大学信息工程学院,江苏,无锡,214122
摘    要:基因调控网络模型试图从海量的时序基因表达数据中研究基因的功能,推断基因之间的调控关系,从而揭示复杂的病理现象和生命现象.通过利用时序基因表达数据来推断一个基于稳态系统(S-system)模型的基因网络,提出使用粒群优化算法(PSO)来优化模型参数,从而捕捉基因表达数据中的动力学特性.实验结果表明,该方法能够使模型参数快速得到收敛,配置参数后模型仿真能力好,可以较好地识别基因调控关系.

关 键 词:稳态系统  基因调控网络  粒群优化算法

GENE REGULATORY NETWORKS INFERENCE WITH S-SYSTEM MODEL AND PARTICLE SWARM OPTIMIZATION
YING Wenhao,WANG Shitong.GENE REGULATORY NETWORKS INFERENCE WITH S-SYSTEM MODEL AND PARTICLE SWARM OPTIMIZATION[J].Computer Applications and Software,2009,26(3).
Authors:YING Wenhao  WANG Shitong
Affiliation:School of Information Engineering;Jiangnan University;Wuxi 214122;Jiangsu;China;School of Computer Science and Engineering;Changshu Institute of Technology;Changshi 215500;China
Abstract:Genetic regulatory networks models try to investigate functions of genes,infer relations among genes,and reveal the intricate pathologic phenomenon and life phenomenon sequentially.Here the paper described the method how to infer a genetic regulatory network based on S-system from time series gene expression data.It employed particle swarm optimization(PSO) for optimizing the model's parameters to capture the dynamics in gene expression data.The experiments used artificial time series gene expression data a...
Keywords:S-system Gene regulatory networks Particle swarm optimization  
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